## Pengaruh Pertumbuhan Penduduk, Ketimpangan Pendapatan, dan Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan di Kalimantan Selatan

## Influence of Population Growth, Income Involvement, and Unemployment of Poverty
Levels in South Kalimantan
Yolanda Mahrita Sari*, Chairul Sa’roni
Jurusan Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat
* yolandamahrita@gmail.com

## Abstract
This Study was conducted to (1) Analyze population growth, income inequality, and unemployment simultaneously on poverty levels from 2011 till 2017. (2) Analyze the variables  that  are  most  dominantly  affecting  poverty  levels.  This  research  used secondary  data  and  quantitative.  In  this  study,  data  generated  were  sourced  from  the Central Statistics Agency from districts/cities in South Kalimantan in 2011-2017. Data analysis technique using data panel regression analysis with random effect models. This study's  results  based  on  panel  data  regression  analysis  showed  all  independent variables  jointly  had  a  significant  effect  on  poverty  levels  in  South  Kalimantan's  13 districts/cities.
Keywords:  Poverty,  regression  data  panel,  population  growth,  income  inequality, and unemployment.

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  (1)  Menganalisis  Pengaruh  Pertumbuhan Penduduk,  Ketimpangan  Pendapatan,  dan  Pengangguran  secara  simultan  terhadap tingkat kemiskinan dari tahun 2011 hingga 2017. (2) Menganalisis variabel yang paling dominan  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel sekunder  dan  bersifat  kuantitatif.  Dalam penelitian  ini  data  yang  dihasilkan bersumber dari  Badan  Pusat  Statistik  dari  antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan pada  tahun  2011  -2017.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi berganda  data  panel  dengan  random  effect  model.  Hasil  penelitian  ini  berdasarkan analisis regresi data panel menunjukkan seluruh variabel bebas secara bersama  – sama berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di 13 kabupaten/kota di Kalimantan Selatan.
Kata Kunci : Kemiskinan, regresi data panel, pertumbuhan penduduk, ketimpangan pendapatan, dan pengangguran.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan di Indonesia merupakan masalah yang besar, dalam beberapa tahun terakhir  tingkat  kemiskinan  menunjukkan  fluktuasi.  Meskipun  begitu,  dampak  dari kemiskinan  akan  menimpulkan  banyak  hal  seperti  kriminalitas.  Namun  pemerataan ketersediaan lapangan kerja hingga saat ini masih tidak tercapai secara maksimal, belum lagi  pertumbuhan  penduduk  yang  meningkat  akan  semakin  memperparah  masalah kemiskinan,  apabila  pertumbuhan  penduduk  tersebut  tidak  diimbangi  dengan  ilmu pengetahuan  dan  keahlian  khusus.  Maka  dari  itu  kemiskinan  dan  pertumbuhan penduduk saling berkaitan. Meskipun angka kemiskinan berfluktasi berfluktuasi turun, tetapi bukan berarti tidak harus di atasi permasalahan tersebut, mengurangi kemiskinan berarti  mensejahterakan  masyarakat.  Apabila  kemiskinan  dapat  teratasi,  pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan penduduk akan berjalan dengan baik seperti semestinya.
Strategi  pembangunan  yang  dikembangkan  indonesia  selama  ini  adalah bertumpu pada pertumbuhan ekonomi yang tinggi, tetapi bagaimana bisa pertumbuhan ekonomi bisa tinggi apabila tidak memperbaiki kualitas sumber daya manusianya, jika hanya  mementingkan  masalah  modal  saja,  hingga  untuk  tenaga  kerja  saja  masih memakai tenaga  kerja  dari cina,  sedangkan  tenaga  kerja  yang ada  di  Indonesia  sendiri tidak  mendapat  apa  apa  selain  menganggur. Permasalahan  dalam  pertumbuhan penduduk  dipengaruhi  oleh  jumlah  bayi  yang  lahir  tetapi  secara  bersamaan  pula dikurangi oleh kematian yang terjadi pada semua golongan umur.
Dan  akan  berimbas  pada  turunan  kuantitas  yang  seperti  persebaran  penduduk, kualitas penduduk, kecukupan dari sisi konsumsi, struktur penduduk yang masih muda, modal,  dan  pemahaman  teknologi  yang  masih  rendah  yang  mengakibatkan produktivitas  kerja  menurun,  sehingga  lambat  laun  hal  tersebut  akan  menjadi permasalahan kemiskinan apabila secara terus menerus terjadi.
Seperti di Provinsi Kalimantan Selatan ini, dapat diketahui bahwa semakin tahun penduduknya  semakin  banyak  entah  karena  angka  kelahiran  yang  tinggi  ataupun migrasi.  Namun  apabila  dengan  semakin  bertambahnya  penduduk  tidak  di  imbangi dengan  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia  akan  berdampak  pula  dengan  kemiskinan. Faktor  lain  yang  dapat  menimbulkan  kemiskinan  adalah  ketimpangan.  ‘Kemiskinan dipandang  dari  pendekatan  kesenjangan merupakan  ketidakmerataan  yang  terjadi pada
suatu  kelompok  masyarakat,  utamanya  pada  kelompok  termiskin  dengan  masyarakat lainnya.

## TINJAUAN PUSTAKA Kemiskinan
Menurut  Todaro,  kemiskinan  adalah  seseorang  atau  sekelompok  orang  yang memiliki kondisi kesehatan sering kali buruk, banyak sekali diantara mereka yang tidak bisa  mebaca  dan  menulis,  menganggur,  dan  prospek  untuk  mencapai  taraf  hidup  yang lebih baik sangat suram.

## Pertumbuhan penduduk
Pengertiannya  adalah  segala  yang  membahas  tentang  banyaknya  penduduk dibahas  dari  berapa  pertambahannya  hingga  pengurangannya.  Dalam  waktu  25  tahun mendatang  pertambahan  penduduk  akan  terjadi  secara  besar-besaran  hingga  1,3  triliun jiwa.  Pengaruh  penduduk  diantaranya  dipengaruhi  dua  sudut  pandang.  Ada  sudut pandang  pesimistis  yang  memiliki  arti  bahwa  laju  pertumbuhan  penduduk  dapat membuat habisnya sumber daya, tabungan dan rusaknya lingkungan. Jika dilihat secara optimis  penduduk  atau  masyarakat  dapat  dibilang  sebagai  sebuah  aset  dilihat  dari  sisi kegunaaanya dan manfaatnya.

## Ketimpangan
Ketimpangan  dapat  terjadi  apabila  tidak  terjadi  distribusi  yang  merata  akan sesuatu,  mulai  dari  barang  hingga layanan  seperti jasa.  Banyak  ketimpangan  terjadi  di Indonesia.  Beberapa  alasannya  karena  salah  satunya  adlaah  letak  geografis  Indonesia. Luas  wilayah  Indonesia  cukup  besar  juga  hal  itu  sebanding  dengan  jumlah penduduknya.  Secara  distribusi  penduduk  sendiri  masih  terpusat  di  pulau  jawa.  Maka dari itu pusat ekonomi masih banyak kita mudah jumpai di daerah jawa. Berbeda jauh dengan  daerah  yang  berjarak  jauh  dari  pusat  pemerintahan  seperti  pulau  Kalimantan atau Irian Jaya. Regulas terhadap ketimpangan di Indonesia sejatinya menjadi tanggung jawab  pemerintah  sebagai  regulator.  Hal ini  sesuai  dengan  bunyi  dari  sila  yang  ada  di Pancasila yaitu keadilan sosial bagi seluruh rakyat Indonesia. Maka dari itu diperlukan kebijkan  yang  pro  terhadap  masyarakat  untuk  dapat  mengatasi  masalah  ketimpangan ini.  Contoh  kecilnya  lagi  tentang  masalah  ketimpangan  di  Indonesia  adalah  seperti
ketimpangan  yang  terjadi  di  kota  dan  di  desa.  Seharusnya  hal  ini  tidak  terjadi  lagi karena pemerintah harus dapat mengantisipasinya.

## METODE PENELITIAN

## Gambaran Umum Objek Penelitian
Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah  membahas  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan. Dalam penelitian ini daerah yang penulis ambil adalah antar Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Jenis  penelitian  ini  adalah  sekunder, dan  bersifat  kuantitatif,  yaitu  data  yang  berbentuk  angka  (Numerik).  Penelitian  ini dilakukan di antar 13 Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan Selatan. Terpilihnya lokasi ini  karena  disesuaikan  dengan  judul  penelitian  yang  akan  meneliti  tentang  pengaruh pertumbuhan  penduduk,  ketimpangan  pendapatan,  dan  pengangguran  terhadap  tingkat kemiskinan.
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik dokumentasi.  Teknik  dokumentasi  yaitu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan mengumpulkan  data-data  terkait  yang  ada  hubungannya  dengan  penelitian  ini.  Dan menggunakan  literature  maupun  jurnal  sebagai  referensi  sumber  atau  bahan  kajian. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi,  metode  yang  digunakan untuk menafsirkan data – data yang diperoleh dari hasil penelitian dengan menggunakan teori yang ada, data yang di analisis menggunkan model regresi berganda dengan model data panel, yang digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh variabel bebas terhadap variabel  tidak  bebas.  Analisis  variabel  bebas  yang  digunakan  yaitu  pertumbuhan penduduk,  ketimpangan  pendapatan,  dan  pengangguran  sedangkan  variabel  terikatnya adalah kemiskinan.
Uji R 2
Nilai  R 2 berkisar  antara  0  dan  1  (1  <  R 2 <  1).  Semakin  besar  nilai  R 2 berarti semakin  besar  variasi  variabel  dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  variabel- variabel  independen.  Dan  sebaliknya  semakin  kecil  nilai  R 2 berarti  semakin  kecil variabel dependen data yang dijelaskan oleh variasi variabel  – variabel dependen. Jadi informasi yang dapat diperoleh dari koefisien determinasi R 2 adalah untuk mengetahui seberapa  besar  variasi  variabel-variabel  independen  dalam  menjelaskan  variabel independen. Sifat dari koefisien determinasi ini adalah:
Nilai  R 2 semakin  mendekati  1,  maka  model  tersebut  dapat  dikatakan  semakin baik,  sebab  hasil  estimasi  yang  ada  akan  semakin  mendekati  kenyataan.  Nilai  R 2 semakin mendekati 0, maka model tersebut dapat dikatakan semakin kurang baik, sebab hasil estimasi yang ada akan semakin menjauhi kenyataan. Biasanya apabila nilai yang diperoleh negative, maka hal tersebut akan dimutlakkan terlebih dahulu, sehingga nilai yang diperoleh tetap akan bernilai positif. Dalam penilaian ini akan digunakan uji dua sisi dengan tingkat kesalahan (α) – 5%.

## HASIL DAN ANALISIS

## Komponen Tingkat Kemiskinan
Persoalan  pengentasan  kemiskinan  selalu  memiliki  porsi  tersendiri  di  setiap daerah  di  Indonesia  khusunya  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Kalimantan  Selatan memiliki  angka  yang  bervariatif.  Namun  dari  seluruh  Kabupaten/Kota  daerah  yang memiliki  jumah  penduduk  miskin  tertinggi  adalah  Kota  Banjarmasin  pada  tahun  2011 jumlah  penduduk  miskinnya  mencapai  30.555  jiwa,  tahun  selanjutnya  2012  dalam angka  29.312  jiwa.  Sampai  pada  akhirnya  tahun  2017  mencapai  angka  28.953  jiwa. Hanya  kota  Banjarmasin  yang  Jumlah  Penduduk  miskin  yang  selalu  berada  di  atas 20.000  jiwa.  Dapat  dilihat  bersama  bahwa,  terdapat  perbedaan  antara  jumlah  jiwa penduduk  miskin  dengan  persentase  tingkat  kemiskinan.  Dalam  persentase  ini Kabupaten/Kota  yang  memiliki  angka  terbesar  adalah  Hulu  Sungai  Utara  yang  mana pada  tahun  2011  memiliki  jumlah  persentase  sebanyak  7.31%,  kemudian  pada  tahun 2012 sebesar 6.94% dan menurun pada tahun 2013 menjadi 6.92%. Namun pada tahun 2014 kembali mengalami kenaikan mencapai 7%. Hingga pada tahun 2017 mengalami penurunan  mencapai  6.65%.  Selanjutnya  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase penduduk  miskin  terendah  adalah  Kabupaten  Banjar  yang  mana  pada  tahun  2011 memiliki  persentase  jumlah  penduduk  miskin  sebesar  3.17%,  tahun  2012  sebesar 2.97%,  kemudian  tahun  2013-2016  mengalami  kenaikan.  Namun  pada  tahun  2017 kembali  mengalami  penurunan  mencapai  2.97%.  Jadi  persentase  penduduk  miskin Kabupaten Banjar adalah yang terendah dibandingkan daerah lain, dan berfluktuasi.
Tabel 1

## Luas wilayah Kalimantan Selatan berdasarkan Kabupaten/Kota
Tahun 2016 No. Kabupaten / Kota Ibukota Luas Wilayah (%) Persentase (%) 1. Tanah Laut Pelaihari 3.792,30 9,94 2. Kotabaru Kotabaru 9.422,73 25,11 3. Banjar Martapura 4.710,97 12,55 4 Barito Kuala Marabahan 2.376,22 6,33 5. Tapin Rantau 2.174,95 5,8 6 Hulu Sungai Selatan  Kandangan 1.804,94 4,81 7. Hulu Sungai Tengah  Barabai 1.472,00 3,92 8. Hulu Sungai Utara Amuntai 951,25 2,53 9. Tabalong Tanjung 3.599,95 9,59 10 Tanah Bumbu Batulicin 5.066,96 13,5 11. Balangan Paringin 1.819,75 4,85 12. Kota Banjarmasin Banjarmasin 72,67 0,19 13 Kota Banjarbaru Banjarbaru 328,83 0,88 Kalimantan Selatan Banjarmasin 37.530,52 100,00
Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Selatan

## Kondisi Penduduk
Penduduk  provinsi  Kalimantan  selatan  diproyeksikan  mencapai  4.005,5  ribu jiwa  di  tahun  2016,  yang  terdiri  dari  2056,1  ribu  jiwa  penduduk  laki-laki  dan  1.999,6 ribu  jiwa  penduduk  perempuan.  Proyeksi  di  tahun  2016  ini  mengalami  kenaikan  dari tahun  sebelumnya  sebesar  1,65%,  dengan  rasio  jenis  kelamin  penduduk  laki-laki terhadap penduduk perempuan sebesar 102,83 %.

## Tabel 2 Jumlah Penduduk di Kalimantan Selatan tahun 2016
No. Kabupaten/Kota Jenis Kelamin Jumlah penduduk Laki-laki (ribu) Perempuan (ribu) 1. Tanah Laut 168,90 160,40 329,30
2. Kotabaru 169,40 156,40 325,80 3 Banjar 286,10 277,00 563,10 4. Barito Kuala 151,70 150,60 302,30 5. Tapin 93,00 91,30 184,30 6. Hulu Sungai Selatan 114,90 115,00 229,90 7. Hulu Sungai Tengah 131,90 131,50 263,40 8. Hulu Sungai Utara 112,30 116,20 228,50 9. Tabalong 123,80 119,70 243,50 10. Tanah Bumbu 174,30 160,00 334,30 11. Balangan 63,20 62,30 125,50 12. Kota Banjarmasin 342,70 341,50 684,20 13. Kota Banjarbaru 123,90 117,50 241,40 Kalimantan Selatan 2.056,10 1.999,40 4.055,50
Sumber: Badan Pusat Statistik provinsi Kalimantan Selatan

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  komponen Pertumbuhan  Penduduk  (X1),  Gini  Ratio  (X2),  Pengangguran  (X3)  terhadap  Tingkat Kemiskinan  (Y)  yaitu  menggunakan  analisis  regresi  berganda  data  panel.  Data  Panel adalah  kombinasi  dari  data  cross  section  dan  time  series.  Variabel  bebas  terdiri  dari pertumbuhan  penduduk,  gini  ratio  (ketimpangan  pendapatan),  dan  pengangguran. Sedangkan  kemiskinan  adalah  variabel  terikat  yang  mana  didalam  penelitian  ini dilakukan dengan persamaan regresi data panel. Taraf nyata atau ukuran kesalahan pada penelitian umumnya digunakan yaitu 5% atau 0.05 artinya jika hasil probabilitas dari t dan  f  statistik  >0.05  maka  variabel  pada  penelitian  dianggap  tidak  signifikan  atau variabel bebas tidak dapat mempengaruhi variabel terikat.

## Tabel 3
Hasil Estimasi Pooled Least Square,

## Fixed Effect Model, dan Random Effect Model
Variabel Pooled Least Square Fixed Effect Model Random Effect Model C 7.469108 (0.0000)* 4.831354 (0.0000)* 4.969062 (0.0000)* X1 0.015773 0.449793 0.386078
(0.9372) (0.0075)* (0.0150)* X2 -6.583664 (0.0731)** -2.910664 (0.0369)* -3.015502 (0.0294)* X3 -0.026023 (0.7294) 0.120880 (0.0002)* 0.116346 (0.0002)* R-Squared 0.053823 0.934682 0.273275 F-Statistic 1.403152 (0.248643) 54.56508 (0.000000)* 9.275565 (0.000028)*
Sumber: Hasil Olah data (Lampiran)
*Signifikan pada α = 5% *Signifikan pada α = 10%
Regresi  data  panel  mempunyai  tiga  model  yaitu  seperti Pooled  Least  Square (Common Effect Model), Fixed Effect Model, dan juga Random Effect Model .
Random  Effect  Model memiliki  asumsi  bahwa  slope  antar  individu  adalah sama, tetapi intersep berbeda baik antar individu maupun antar waktu, namun rata-rata tiap intersep adalah sama. Hasil estimasi dari regresi data panel ini harus dilakukan uji lagi, mana  model  yang terbaik  agar  hasilnya  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Ada  dua pengujian  test  yang  dapat  dilakukan  dalam  memilih  model  yang  terbaik,  yaitu  dengan Uji Chow dan Uji Hausman.

## Tabel 4
Hasil Redundant Fixed Effect dan Hausman Test PLS VS FEM FEM VS REM Uji Statistik Redundant Fixed Test Hausman Test Probabilitas F 0.0000 - Chi-square - 0.3251 Signifikansi 5% < 0.05 >0.05 Model Terbaik Fixed Effect Model (FEM) Random Effect Model (REM)
Sumber: Hasil Olah Data (Lampiran)
Berdasarkan  hasil  estimasi  ketiga  model  tersebut,  peneliti  akan  memilih  model terbaik  yang  akan  digunakan  dengan  membandingkan  tiga  model  tersebut membandingkan pooled least square dengan fixed effect model menggunakan uji chow atau redundant fixed effect-likelihood ratio . Jika hasil uji chow dengan nilai probabilitas cross section F < 0.05 maka model terbaik adalah fixed effect model , namun sebaliknya
jika probabilitas F > 0.05 maka model yang terbaik adalah pooled least square . Hasil uji chow pada penelitian ini yaitu probabilitas cross section F sebesar 0.000 dengan tingkat signifikasi 5% maka model yang terbaik fixed effect model karena probabilitas F < 0.05.
Selanjutnya  membandingkan fixed  effect  model dengan random  effect  model menggunakan hausman test-correlated random effect . Uji Hausman menggunakan nilai probabilitas cross section random yang mana jika nilai probabilitas > 0.05 maka model yang  terbaik  adalah random  effect  model ,  sebaliknya jika  cross  section  random  < 0.05 maka  model  terbaiknya  adalah Fixed  Effect  Model. Hasil  uji  hausman  pada  penelitian ini  yaitu  probabilitas  cross  section  random  sebesar  0.3251  dengan  tingkat  signifikansi 5%  maka  model  terbaik  yaitu  random  effect  model  karena  probabilitas  cross  section random  >  0.05.  Berdasarkan  tabel  diatas,  random  effect  model  merupakan  model terbaik  pada  penelitian  ini  dibandingkan  dua  model  lainnya  yaitu pooled  least  square dan fixed effect model .

## Uji F
Uji hipotesis dengan uji F atau uji hipotesis secara bersama-sama atau simultan untuk  melihat  pengaruh pertumbuhan  penduduk (X1), ketimpangan  pendapatan (X2), pengangguran (X3) secara bersama – sama dengan variabel bebas yaitu kemiskinan (Y). Berdasarkan  hasil  uji  F  pada  Tabel  5.10  dengan  estimasi random  effect  model, secara simultan variabel bebas memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat yang  dikarenakan  probabilitas  F  statistic  sebesar  0.000028  yang  mana  kurang  dari tingkat  signifikansi  0.05.  Dapat  disimpulkan  pula  bahwa pertumbuhan  penduduk, ketimpangan  pendapatan, dan pengangguran, secara  bersama  –  sama  berpengaruh signifikan dan positif terhadap kemiskinan.

## Uji t
Uji  hipotesis  secara  parsial  merupakan  suatu  uji  statistic  yang  dapat menggambarkan ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara satu  persatu.  Pada  penelitian  ini,  uji  t  dapat  menggambarkan  pengaruh pertumbuhan penduduk (X1), ketimpangan  pendapatan (X2), pengangguran (X3)  secara  bersama  – sama  dengan  variabel  bebas  yaitu kemiskinan (Y).  Berdasarkan  Tabel  5.10  yang menggunakan  estimasi  random  effect  model  dengan  signifikansi  5%  yang  dimana seluruh  variabel  bebas pertumbuhan  penduduk (X1), ketimpangan  pendapatan (X2), pengangguran (X3) mengalami signifikansi. Berikut uraian dari hasil uji t:
Variabel  Pertumbuhan  Penduduk  (X1)  Berdasarkan  hasil  uji  t  seperti  pada  Tabel 5.10 dapat diketahui bahwa probabilitas t statistic dari Pertumbuhan Penduduk sebesar 0.0150 yang mana probabilitas tersebut kurang dari tingkat signifikansi 5%. Probabilitas t statistic < 0.05 maka variabel tersebut signifikan mempengaruhi variabel terikat. Dapat disimpulkan  pula  bahwa pertumbuhan  penduduk memiliki  pengaruh  yang  signifikan dan  positif  terhadap  tingkat  kemiskinan  yang  ada  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi Kalimantan Selatan.
Variabel  Ketimpangan  Pendapatan  Berdasarkan  hasil  uji  t  pada  Tabel  5.10  yang menggambarkan  bahwa  probabilitas  t  statistik  dari ketimpangan  pendapatan yang sebesar  0.0294  dimana  probabilitas  tersebut  kurang  dari  tingkat  signifikansi  5%. Probabilitas  t  statistik  dari ketimpangan  pendapatan <  0.05  maka  variabel  tersebut signifikan mempengaruhi variabel terikat. Dapat disimpulkan pula bahwa ketimpangan pendapatan memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap tingkat kemiskinan yang ada pada kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Selatan.
Variabel  Pengangguran  Berdasarkan  hasil  uji  t  pada  Tabel  5.10  yang  menggambarkan bahwa  probabilitas  t  statistik  dari pengangguran yang  sebesar  0.0002  dimana probabilitas  tersebut  kurang  dari  tingkat  signifikansi  5%.  Probabilitas  t  statistic  dari pengangguran < 0.05 maka variabel tersebut signifikan mempengaruhi variabel terikat. Dapat disimpulkan pula bahwa pengangguran memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap  tingkat  kemiskinan  yang  ada  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan Selatan.

## Uji Determinasi
Uji  Determinasi  atau R-squared berisi  penjelasan  besarnya  kemampuan  atau pengaruh  dari  suatu  variabel  bebas  secara  simultan  atau  secara  menyeluruh  dalam variabel terikat, pada penelitian ini uji determinasi akan menjelaskan seberapa besar dan kuat pertumbuhan  penduduk , ketimpangan  pendapatan ,  dan pengangguran secara simultan dalam menjelaskan tingkat kemiskinan. Hasil R-squared menggunakan Eviews 10  dengan  estimasi random  effect  model pada  penelitian  ini  yaitu  0.273275  atau 27.3275%.  Hasil  regresi  ini  menggambarkan  bahwa  pengaruh  variabel pertumbuhan penduduk (X1), ketimpangan  pendapatan (X2),  dan pengangguran (X3)  terhadap
kemiskinan  (Y)  adalah  27.3275%  ( R-Squared =  0.273275),  sedangkan  sisanya  yang sebesar 72.6275% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model.

## PENUTUP

## Implikasi Penelitian
Hasil  Regresi  Data  Panel  dengan  estimasi  Random  Effect  Model  menunjukkan bahwa berpengaruhnya tiga variabel bebas yaitu Pertumbuhan Penduduk, Ketimpangan Pendapatan  dan  Pengangguran  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  yaitu  Tingkat Kemiskinan secara simultan, dan komponen variabel Pengangguran merupakan variabel yang  paling  dominan  mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan.  Hal  ini  sudah  menjawab bahwa  sudah  terujinya  hipotesis  yang  di  ajukan  dalam  penelitian  ini.  Maka  dapat dihasilkan  implikasi  dalam  penelitian  ini  mengenai  pengaruh  pertumbuhan  penduduk, ketimpangan  pendapatan,  dan  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan  antar  13 Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Selatan  berdasarkan  beberapa  uji  dan  analisis  maka dapat  diketahui  komponen  variabel  pertumbuhan  penduduk,  ketimpangan  pendapatan, dan pengangguran mempengaruhi tingkat kemiskinan.
Berdasarkan hasil penelitian, komponen Pertumbuhan Penduduk mempengaruhi Tingkat  Kemiskinan  di  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Adanya peningkatan Laju Pertumbuhan Penduduk yang tidak terkendali dan terjadi secara terus menerus  tanpa  dibarengi  dengan  penyesuaian  kemajuan  faktor-faktor  perkembangan yang  lain  tentu  akan  mengakibatkan  masalah  keterbelakangan  dan  penurunan  kualitas hidup di berbagai banyak daerah. Namun hal ini dapat ditangani apabila para penduduk maupun pemerintah setempat sadar akan perlunya pengendalian kualitas hidup dengan adanya  perbaikan  maupun  menyebarluaskan  pendidikan  dengan  dilakukannya sosialisasi  kepada  masyarakat  terkait  dengan  bahayanya  kepadatan  penduduk.  Maka dari itu sosialisasi yang rutih dilakukan dengan masyarakat miskin namun belum melek mengenai pertumbuhan penduduk akan sangat membantu menyadarkan guna menekan angka  pertumbuhan  penduduk  yang  akan  berdampak  pada  kemiskinan.  Program transmigrasi juga perlu digalakkan sehingga akan terjadinya pemerataan penduduk dan tidak terfokus di beberapa wilayah saja, hal ini tentunya akan sangat membantu karena jika suatu penduduk dengan jumlah yang banyak terfokus mendiami satu wilayah saja, maka hal itu akan mempengaruhi lapangan pekerjaan yang tersedia namun tidak dapat menampung  seluruh  penduduk  yang  tentunya  membutuhkan  pekerjaan  untuk
mengahasilkan pendapatan guna memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari yang semakin meningkat.
Berdasarkan hasil penelitian, komponen Ketimpangan Pendapatan mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  di  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan Selatan Hal ini dikarenakan Ketimpangan Pendapatan sangat erat hubungan nya dengan Kemiskinan  karena  perhitungan  40%  penduduk  yang  berpendapatan  rendah  sangat mempengaruhi  naik  turunnya  suatu  Ketimpangan  Pendapatan  yang  ada  di  13 Kabupaten/Kota  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Maka  diperlukan  adanya  kebijakan Pemerintah daerah yang dapat mengatasi Ketimpangan Pendapatan.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  komponen  Pengangguran  mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan  di  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Adanya pertumbuhan  Angkatan  Kerja  yang  tidak  terserap  menyebabkan  Angka  Pengangguran semakin  meningkat  dan  justru  hal  ini  menyebabkan  tingkat  kemiskinan  menjadi meningkat pula karena tidak tersedianya lapangan pekerjaan sehingga para penganggur tidak menghasilkan pendapatan dan tidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya sehari– hari.  Tiap-tiap  daerah  sebaiknya  mengembangkan  kegiatan  padat  karya,  saling  kerja sama  antar  Kabupaten/Kota  dan  latihan  untuk  menjadi  wirausaha  yang  muda  dan terampil agar terjadinya penyerapan tenaga kerja saat ini yang setiap tahunnya semakin bertambah.  Sehingga  semua  daerah  di  Kalimantan  Selatan  sama-sama  dapat meningkatkan  kesejahteraan  dan  akan  mengurangi  Tingkat  Kemiskinan  di  13 Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan Selatan.

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  penelitian  ini  serta  untuk  menjawab rumusan  masalah  yang  telah  dijabarkan  di  atas  adalah:  (1)  Komponen  variabel Pertumbuhan Penduduk, Ketimpangan Pendapatan, dan Pengangguran secara bersama – sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan  antar  kabupaten/kota  di Provinsi  Kalimantan  Selatan,  yang  mana  berdasarkan  hasil  uji  F  dengan  estimasi random  effect  model,  secara  simultan  atau  secara  bersama  –  sama  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  terikat  dikarenakan  probabilitas  F  statistic sebesar  0.000028  yang  mana  kurang  dari  tingkat  signifikansi  0.05.  (2)  Komponen
variabel yang paling dominan mempengaruhi kemiskinan adalah Pengangguran karena pada  model  terbaik  yaitu Random  Effect  Model yang  memiliki  koefisien  0.116346 dengan probabilita 0.0002 artinya kurang dari 0.05 yang dimana merupakan probabilita terkecil  dibandingkan  komponen  variabel  lainnya.  (3)  Jumlah  penduduk  miskin  antar Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  selama  periode  tahun  2011-2017 mengalami  fluktuasi  di  setiap  daerahnya.  (4)  Model  regresi  yang  digunakan  adalah analisis regresi data panel dengan estimasi model yang digunakan adalah Random Effect Model

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dan  keterbatasan  pada  penelitian  ini,  maka  dapat disampaikan  beberapa  saran  sebagai  berikut:  (1)  Peningkatan  laju  pertumbuhan penduduk  dan  signifikansi  atau  berpengaruhnya  laju  pertumbuhan  penduduk  terhadap tingkat  kemiskinan  antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan,  hendaknya ada  upaya  untuk  menekan  atau  mengendalikan  laju  pertumbuhan  penduduk  secara spesifik  lagi,  serta  juga  dengan  disertainya  peningkatan  kualitas  hidup  masyarakat  di daerah  setempat  agar  disesuaikan  dengan  kemajuan  teknologi  sebagai  faktor-faktor perkembangan.  (2)  Gini  Ratio  atau  ketimpangan  pendapatan  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  antar  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan Selatan,  hendaknya  dapat  di  atasi  oleh  pemerintah  setempat  dengan  pemerataan distribusi  pendapatan  maupun  pemerataan  lapangan  pekerjaan,  sehingga  pemerintah tidak  selalu  berfokus  di  perkotaan  saja,  namun  juga  perlu  memperhatikan  pemerataan pendapatan lapangan pekerjaan di desa desa, karena berawal dari terbatasnya lapangan pekerjaan sehingga mengakibatkan ketimpangan pendapatan. (3) Jumlah pengangguran yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  antar  kabupaten/kota  di Provinsi  Kalimantan  Selatan  akan  lebih  baiknya  jika  lebih  banyak  lagi  lapangan pekerjaan  maupun  usaha  kecil  menengah  yang  tercipta  untuk  menyerap  tenaga  kerja sehingga  dapat  menekan  angka  pengangguran,  dan  juga  perlu  di  adakannya  pelatihan maupun  sosialisasi  mengenai  UMKM  untuk  mengarahkan  para  angkatan  kerja  agar dapat mendirikan usaha sendiri tanpa selalu menunggu lapangan pekerjaan yang berasal dari  pemerintah  ataupun  perusahaan  swasta,  dan  juga  apabila  ada  lapangan  pekerjaan dari  pemerintah ataupun  perusahaan  swasta  hendaknya juga memberikan  peluang bagi
mereka  yang  kurang  beruntung  dan  tidak  hanya  berfokus  pada  persyaratan  yang terkadang terlalu sulit bagi sebagian orang.

## Bibliography
Arsyad, Lincoln, (1992). Memahami Masalah Kemiskinan di Indonesia: Suatu
Pengantar, JEBI No. 1 Tahun VII Fakultas Ekonomi UGM: Yogyakarta.
Badan Pusat Statistik. 2018. Kemiskinan. BPS, Banjarmasin.
Badan Pusat Statistik. 2019. Pertumbuhan Penduduk. BPS, Kalimantan Selatan.
Ekonomi Pembangunan: Proses, Masalah, dan Dasar Kebijakan. Jakarta:
LPFE UI, 1985.
Kuznets S. 1955. Economic growth and income inequality. The American
Economic Review 45:1-28.
Makro Ekonomi: Teori Pengantar. Rajawali Pers:  Jakarta, 2010.
Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan Kemiskinan: Pendekatan Model
Computable General Equilibrium.Prisma, Hal 17-31, Vol 1.
Sitepu, Rasidin dan Bonar M. Sinaga, 2005. Dampak Investasi Sumber Daya
Sugiyono. 2007. Metodelogi Penelitian Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan
R&D. Cetakan Pertama. Bandung.
Suryawati, Criswardani. 2005. Memahami Kemiskinan Secara Multidimensional.
JMPK.Vol08/No03/September/2005
Sukirno, Sadono. Makro Ekonomi Modern. Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2000.
Todaro, M. .. (1997). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Jakarta: Erlangga.

## Tulus Tambunan, dalam Perekonomian Indonesia: Hubungan Antara
Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Kemiskinan